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清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨团队基于存算一体计算范式，研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机器学习能在硬件端直接完成）的忆阻器存算一体芯片，在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。研究成果已发表在《科学》（Science）上。

对国内芯片产业来说，处处都是“卡脖子”，全世界也都在集中力量研发下一代产品，这一次，我们走在了前面。

该技术可用于嵌入式设备和计算存储设备的研发，适用于智慧城市、智慧安全、智慧工业、智能制造、智慧农林、智慧水利等多个领域。

根据清华大学官方公众号介绍，该芯片包含支持完整片上学习所必需的全部电路模块，成功完成图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能验证，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，有效强化智能设备在实际应用场景下的学习适应能力。

相同任务下，该款芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路系统的3%，展现出卓越的能效优势，具有满足人工智能时代高算力需求的应用潜力。相关成果可应用于手机等智能终端设备，还可以应用于边缘计算场景，比如汽车、机器人等。

图片忆阻器存算一体芯片及测试系统

据介绍，当前，国际上的相关研究仍停留在忆阻器阵列层面的学习功能演示，全系统集成的忆阻器片上学习芯片仍未实现，主要在于传统的反向传播训练算法所要求的高精度权重更新方式与忆阻器实际特性的适配性较差，导致大规模集成下的系统精度和能耗出现瓶颈。

虽然一时间，我们可能很难看到这款芯片，不过存算一体芯片在近几年已经逐渐产业化。实际上，国际上多数巨头早已开展相关的研究，就比如说工程师所熟知的英特尔、三星、IBM、东芝、SK海力士等公司。反观国内，回看前几年，涌现了大量存算一体公司，这批公司在两年前大多还处在A轮以前，彼时多家公司获亿元融资，短短两年时间许多明星公司又获2~3轮新融资并且，有很多产品也逐渐浮现。

今年5月，后摩智能正式发布首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。12nm工艺制程下，该芯片物理算力达256TOPS，在Int8全精度的计算提供下，计算延时只有1.5ns，能效比为30~150TOPS/W，比业界同等精度计算条件下的水平提高了3倍以上，而且它是车规量产支持L4，而这也存算一体在大算力这一领域走在了前列。

接上期，我们继续来了解半导体事业的发展。半导体产业在保障国家安全、促进国民经济增长过程中起到了基础性、决定性作用，而半导体材料产业得益于其较高的附加值和对整个电子信息产业的支撑作用，是整个半导体产业发展的基石。

半导体行业市场规模总体呈波动上升趋势，主要受宏观经济、下游应用需求以及自身产能库存等因素的影响。

得益于半导体制造产能重心的转移、政府政策扶持等多重影响，中国半导体行业市场规模呈现持续增长趋势。

（此内容待续，关注下期更新）

York Probe Sources (YPS) 是一家电子光学器件的高科技制造商，十多年来一直在电子光学领域制造、开发和商业化 创新产品，在超高真空系统、精密制造和设计用于科学仪器的部件方面有很强的研究背景和经验。电极馈通提供了通过真空室壁传输电力的必要手段。YPS能够提供定制设计的馈通，能够承受FEG的电压要求。

可应用于多种领域：

• 实验室和研究：在实验室和科研领域中，高压馈通被用于在高压反应器、高压室等设备中传递信号和数据。这可以用于监测反应过程、采集数据以及控制实验参数。

• 油气勘探和开采：在石油和天然气勘探以及开采过程中，需要在高压环境中监测和传递信号，例如控制井口设备、采集传感器数据等。

• 工业过程监测：在工业生产过程中，高压馈通可用于监测设备的状态、传递控制信号以及实时数据传输。这有助于优化生产过程和维护设备。

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